目前主流深度学习框架有Tensorflow和pytorch,由于一些原因我只在windows10下安装了以上两个深度学习框架。Tensorflow在16年底就出了在windows下可安装的版本,而pytorch在2018年4月25号也出了可在windows下安装的版本。接下来我将给出最简单的方法来安装深度学习框架。
CUDA:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html cuDNN:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows
以下以64位Win10环境下(win7不能使用Openfaceswap,请参考faceswap),Openfaceswap为例,零编程基础学习deepfakes的环境搭配。
摘要: 利用Anaconda安装python环境,并安装TensorFlow 网上有很多之类的文章,但是还是会很难安装成功,根据网上的及自己的经验,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣。最终吐血总结出来这篇博文,希望对大家有帮助! 先说下我的电脑是win7,64位系统,支持(tensorflow在windows下只支持python 3.5以上、amd64) 大致步骤 先安装Anaconda(利用Anaconda创建python35的环境) 安装CUDA,CUDNN(GPU运行要用到)
其实听早就接触NVIDIA了,当初弄得时候,各种错误,也不好写博客误人子弟。但是后面还是会经常用到,出现问题,还是想办法解决一下吧,显卡弄不好,是病,得治!!!
特别是大部分的方法,都是让你去pytorch官网的这个链接,用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了:
最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了,发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了,于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x的版本,然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息:
终于又到周末了,大家周末快乐,我们都知道在数据挖掘里面有个比赛:Kaggle,这两天在玩Kaggle比赛之泰坦尼克号问题,在下面几节将会详细介绍,泰坦尼克号问题思路及Kaggle比赛玩法。我们一起来期待吧! 这个是当前的成绩:
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败,报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误,最终成功的安装方式如下:
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
目前用于深度换脸的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算。以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn))
1、操作系统:win10 2、显卡:NVIDIA GeForce GTX 1070Ti 3、cuda_9.0.176_win10 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9MowahErE9u60LO1MOcPw 提取码:5k2c 4、cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1 链接:https://pan.baidu.com/s/1MGec2JIhAYV9GG0T-4MBnw 提取码:l0ua 5、Anaconda3-4.3.0-Windows-x86_64 链接:https://pan.baidu.com/s/13PA5ZdWWibsQ8acr6SZjow 提取码:kae8 PyTorch官网上会根据你提供的相关版本告知你如何安装相应的pytorch。
本文介绍了如何配置Windows系统以支持TensorFlow 1.4,包括安装Python 3.5或更高版本、CUDA 8.0或更高版本、cuDNN 7.6或更高版本,以及TensorFlow 1.4。安装完成后,可以测试是否成功安装并运行TensorFlow。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境(比如 Tensorflow,不幸的是,TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装),但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上,这不是最优的解决方案。
python & cuda & cudnn & 显卡型 & tensorflow 版本如果匹配不好,可能会踩坑。。 本篇文章,讲述了 全套安装过程 与 我所踩过的坑。
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多,但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略,并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。
亲测,TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0的版本,所以我们可直接选择cuda10.0的版本
其中我没有安装全部组件我选择了其中一部分,有人说Driver得安装上,我就安装上了 然后注意路径一定要改完整,改挺多的 PS:如果路径过长,放不进Path,可以选择创建路径的合集,再将合集名放入Path,这个网上有很多信息,可以查 PS:如果环境变量没生效,建议重启,一般环境变量需要重启才能应用
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本:
Windows上显卡的驱动一般是已经安装成功的,这里首先需要查看自己的显卡支持的CUDA版本。具体操作顺序维:桌面右击NVIDIA控制面板->导航栏选择帮助点击系统信息->切换到组件选项卡。
学习理论之外,自己寻找资源动手实践,在实际做项目中巩固了习得的理论知识,并进一步体会到了日常积累的重要性。
本文首发在CSDN博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。 为表示对原作者的尊敬,先列出参考的文章。 参考文献 https://m.aliyun.com/yunqi/articles/68435 http://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/5
对于caffe的安装过程,可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe,这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu,到编译caffe,解决各种报错,这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降,仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目,首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好,caffe编译成功即可,不想安装完Ubuntu之后,却电脑没有引导启动项,把网上的方法试了个遍,却仍无法解决。因此听到一种说法是,win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此,决定重新再来,将自己的固态和机械全部初始化,首先在固态上安装Ubuntu16.04,在机械上安装Win10,对于双系统的安装请参照我的另一篇博客:Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意,对于双系统建议先安装Ubuntu,并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
按照网上博客的安装教程安装的Win10+Ubuntu16.04双系统安装了好几遍都不成功?启动Ubuntu左上一直有个光标在闪?如果你的电脑也是双硬盘(装Windows系统的固态硬盘+机械硬盘),在安装Win10+Ubuntu16.04双系统前一定要提前了解如下这些安装要点。
首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中,查看是否有独立显卡。
前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献,自己在win10中安装时踩过的坑,希望还被这些问题困扰的小伙伴,看完此文后能豁然开朗,同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴,可以收藏下,以备后用。
前一阵子买了个新的笔记本电脑,幻13-3050TI-1T版本,全能本,CPU是8核心16线程的标压版AMD锐龙9-5900HS,显卡是NVIDIA-3050TI,重量和macbook差不多,都是1.4kg,便携、可以改变形态。
* 网站名称:obaby@mars * 网址:https://h4ck.org.cn/ * 本文标题: 《批处理 激活virtualenv 并且运行Python 命令》 * 本文链接:https://h4ck.org.cn/2019/01/%e6%89%b9%e5%a4%84%e7%90%86-%e6%bf%80%e6%b4%bbvirtualenv-%e5%b9%b6%e4%b8%94%e8%bf%90%e8%a1%8cpython-%e5%91%bd%e4%bb%a4/ * 转载文章请标明文章来源,原文标题以及原文链接。请遵从 《署名-非商业性使用-相同方式共享 2.5 中国大陆 (CC BY-NC-SA 2.5 CN) 》许可协议。
在Ubuntu命令行输入 code .(有空格),等待下载VS Code Server for x64并安装
下面是左边是python框架推理结果,右边是TensorRT-Alpha推理结果。
2017年1月18日,facebook下的torch7团队宣布Pytorch开源,官网地址:pytorch。2018.4月 ,PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持,
这个工具的作用是将二次元插画、动漫截图、甚至真实照片使用深度卷积神经网络进行缩放,以取得比通常缩放算法更优的效果,并对图片进行降噪处理(因为放大的时候会使原有的噪点变得更加明显或者产生更多噪点),使得放大后的图片显得更加自然,甚至你会以为这就是原图
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量,有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
借助So-vits我们可以自己训练五花八门的音色模型,然后复刻想要欣赏的任意歌曲,实现点歌自由,但有时候却又总觉得少了点什么,没错,缺少了画面,只闻其声,却不见其人,本次我们让AI川普的歌声和他伟岸的形象同时出现,基于PaddleGAN构建“靓声靓影”的“懂王”。
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着,不过最近访问不了了,估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow,但是这个MacBook Pro是二手的,3000块钱收的,而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了,虽然不长但也有点小卡,尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了,像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有,这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是,综上原因,因为要学习深度学习,对硬件有一定的要求,因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
作者配置为台式3060ti,环境为cuda11.4,cudnn8.2,pytorch1.9,python3.9
看到标题,可能很多人会不太可能实现,因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样,即使使用 Python 虚拟环境也是不可能把不同版本的 CUDA 做隔离,因为 CUDA 和 Python 虚拟环境没有一点关系!即使如此,我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上,只不过不能安装两个框架的最新版本!
SSD失败之后就挺失望的,而且莫名其妙,于是转向YOLO了,其实object detection领域可选的模型并不多,RCNN系列我是大概看过的,还写过:RCNN系列,但是这种location和classification分开的思路,要达到实时的话我的硬件条件肯定是不可能的。YOLOV3我是在TX2上跑过的:YOLOV3-TX2跑起来,而且YOLO是有简化版本的模型的,对于简单应用应该是够了。 因为以前跑过,整体的流程走下来还算比较顺利,比起SSD来说,训练时要修改的代码也比较少,可能留给犯错的概率就少一些。 我分以下几个部分:
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/84973390
1.1Windows下anaconda安装(针对win10、win11 64位版本)
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在G
本文主要介绍C++版PaddleOCR GPU版的使用步骤和测试时间对比(相对CPU)。
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